基于U-Net的COVID-19病灶医学影像ZMINet分割模型

针对COVID-19病灶医学影像边缘模糊及小病灶丢失的问题,基于多尺度多层级特征集成与多分支交互式学习策略对U-Net进行改进,提出一种基于U-Net的COVID-19病灶医学影像ZMINet分割模型。原图被缩放至多个尺度输入编码器;利用SIU-AIM模块多分支交互式地逐层学习融合层内与层间的多尺度关键特征,并将特征传入由SIM组成的解码器之对应层;SIM利用交互式学习策略以获取更丰富的多尺度信息表征,并自下而上集成多层特征;使用UAL作为损失函数指导模型输出更清晰的预测结果。在公开数据集上的对比实验表明,ZMINet分割模型在Dice、精确率、特异性和平均绝对误差等指标分别达到了79.2%、81.8%、96.8%和6.3%,与其他算法相比其性能得到了明显的提升。